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import math
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import time
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'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.83 Safari/537.36",
'Referer':'https://www.lagou.com/jobs/list_python/p-city_0?px=default'
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form_data = {
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'pn': 1,
'kd': 'python'
}
s = requests.session()
s.get('https://www.lagou.com/jobs/list_python/p-city_0?px=default#filterBox', headers=headers, timeout=3)
cookie = s.cookies
response = s.post(url, data=form_data, headers=headers, cookies=cookie, timeout=3)
job_json = response.json()
job_totalCount = job_json['content']['positionResult']['totalCount']
job_pageCount = math.ceil(job_totalCount/15)
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s = requests.session()
s.get('https://www.lagou.com/jobs/list_python/p-city_0?px=default#filterBox', headers=headers,
timeout=3)
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response = s.post(url, data=form_data, headers=headers, cookies=cookie, timeout=3)
job_json = response.json()
print(i,job_json)
job_list = job_json['content']['positionResult']['result']
for job in job_list:
job_info = []
job_info.append(job['companyFullName'])
job_info.append(job['companySize'])
job_info.append(job['financeStage'])
job_info.append(job['district'])
job_info.append(job['positionName'])
job_info.append(job['workYear'])
job_info.append(job['education'])
job_info.append(job['salary'])
job_info.append(job['positionAdvantage'])
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job_detail_url = 'https://www.lagou.com/jobs/'+str(positionId)+'.html?show=10faf2bed17a459bbf40e09529f61edd'
response1 = s.post(job_detail_url,data=form_data, headers=headers, cookies=cookie, timeout=3)
root = etree.HTML(response1.text)
job_detail = root.xpath('//div[@class="job-detail"]/text()')
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job_info.append(job_detail)
job_info.append(work_addr)
#print('===============', job_detail,work_addr)
print(job_info)
company_info.append(job_info)
time.sleep(1)
print(company_info)
datas = pd.DataFrame(columns=['公司','规模','融资','位置','职位','经验','学历','工资','福利','职位描述','工作地点'],data=company_info)
datas.to_excel(r'C:\Users\xxx\Desktop\out/lagou_1.xlsx')

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